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Hiperparámetros de la personalización del modelo Cohere Command
Los modelos Cohere Command y Cohere Command Light admiten los siguientes hiperparámetros para la personalización del modelo. El número de épocas que especifique aumenta el coste de personalización del modelo al procesar más fichas. Cada época procesa todo el conjunto de datos de entrenamiento una vez. Para obtener más información acerca de los precios, consulte Precios de Amazon Bedrock
Para obtener información sobre el ajuste fino de Cohere los modelos, consulte la Cohere documentación en el enlace https://docs.cohere.com/docs/fine-tuning
nota
La cuota de epochCount se puede ajustar.
| Hiperparámetro (consola) | Hiperparámetro (API) | Definición | Tipo | Mínimo | Máximo | Predeterminado/a |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Épocas | epochCount | El número de iteraciones en todo el conjunto de datos de entrenamiento | entero | 1 | 100 | 1 |
| Tamaño de lote | batchSize | El número de muestras procesadas antes de actualizar los parámetros del modelo | entero | 8 | 8 (Command) 32 (Light) |
8 |
| Tasa de aprendizaje | learningRate | Es la velocidad a la que se actualizan los parámetros del modelo después de cada lote. Si utiliza un conjunto de datos de validación, le recomendamos que no proporcione un valor para learningRate. |
float | 5.00E-6 | 0.1 | 1,00E-5 |
| Umbral de finalización anticipada | earlyStoppingThreshold | Mejora mínima de la pérdida de validación necesaria para evitar la finalización anticipada del proceso de aprendizaje | float | 0 | 0.1 | 0.01 |
| Paciencia para finalización anticipada | earlyStoppingPatience | Tolerancia al estancamiento en la métrica de pérdida antes de detener el proceso de aprendizaje | entero | 1 | 10 | 6 |
| Porcentaje de evaluación | evalPercentage |
El porcentaje del conjunto de datos asignado a la evaluación del modelo, si no proporciona un conjunto de datos de validación independiente. |
float | 5 | 50 | 20 |
